문서를 인식하고, 사용자가 지정한 영역의 텍스트와 데이터를 정확하게 추출 ● 특징 문서를 정확하게 인식하고, 후속 처리 워크플로우를 지정하여 문서 인식 효율을 높여서 빠르게 업무를 처리할 수 있습니다. 01 정확한 데이터 추출 OCR(Optical character recognition, 광학 문자 인식)은 이미지(사진) 속 글자 위치를 찾고 어떤 글자인지 자동으로 알아내는 기술입니다. OCR은 다양한 형태의 글자를 이해하기 위해 독자적인 글자 영역 검출 및 인식 기술을 보유하고 있습니다. 또한 손쉽게 템플릿을 만들고 원하는 영역을 지정한 뒤, 필요한 글자만 빠르게 추출하는 기능을 제공합니다. 02 차별화된 모델 OCR 서비스는 네이버의 AI 기술을 활용하여 주요 비즈니스 활용에 최적화된 고성능 OCR 인식 모델을 적용하였습니다. OCR 모델은 기본적인 성능을 제공하는 베이직 모델과 더욱 향상된 인식률을 제공하는 프리미엄 모델(필기체 인식, 체크박스 등 포함)이 제공됩니다. 문자 인식이 제공되는 언어는 한국어, 영어, 일본어이며, 필기체 인식은 한국어와 일본어가 지원됩니다. 03 문서 처리 자동화 직접 손으로 분류하던 문서들을 OCR 서비스를 사용할 경우 등록된 템플릿과의 유사도를 통해자동 분류가 가능합니다. 사용자의 개입없이 문서 분류가 가능하여 효과적인 업무 워크플로우(Workflow) 설계가 가능합니다. 04 인식 후 액션 연동 OCR 서비스는 인식된 텍스트의 값을 검증할 수 있어 반복 검증 업무를 줄이고 신뢰도를 높일 수 있습니다. 또한 Papago 서비스 등 다른 서비스와 연계하여 고객에게 차별화된 서비스를 제공할 수 있습니다. ● 상세기능 단순한 OCR(광학 문자 인식)을 넘어 문서의 종류를 분류하고, 구조화된 형태로 정확히 문자 정보를 추출합니다. ○ 제공 서비스 고객이 이미지 데이터(사진)를 RESTful API 방식으로 전달하면, 해당 이미지를 분석하여 텍스트 추출 결과를 JSON 형태로 제공합니다. - 이미지 내의 Text 탐지 : 이미지 파일 형식은 현재 JPG, PNG 형식을 지원하며, 지원 포맷은 계속 확대될 예정입니다. - 인식 템플릿 : 서식 문서 에서 인식을 원하는 영역을 설정 하면, 구조화된 값으로 추출하여 정형화된 인식 결과를 전송합니다. OCR 빌더에서 다양한 인식 템플릿을 설정하고, 서비스에 배포가 가능합니다. - 인식값 검증 : 검증이 필요한 이미지의 판독 값에 대해서 외부 검증 서버와 연동될 수 있도록 검증 연동 End-point를 제공합니다. - 멀티 박스 : 여러 개의 글자 입력 박스들을 조합하여 인식하는 멀티 박스(예: 우편번호) 기능을 제공합니다. - 체크 박스(추후 제공 예정) : 체크 표시를 인식할 수 있는 체크 박스 기능을 제공합니다. -도메인 복사 : 도메인을 설정값을 복사하여 기존 템플릿을 그대로 유지한 새로운 도메인 생성 및 플랜 변경이 가능합니다. ○ 인식 모델별 차이점 하단 제품 서비스 이미지 참조 ● 활용 사례 다양한 서비스에 응용되어 적용될 수 있습니다. - 사용자에게 전달받은 다양한 전표들을 해당하는 템플릿에 맞게 분류하고, 분류된 문서 내 검출/인식된 정보들을 사내 시스템과 연계하여 활용이 가능합니다. - 사용자에게 전달받은 다양한 청구 서류들을 수작업으로 분류하지 않고, 자동으로 분류하는 작업에 활용할 수 있습니다. - 다양한 형태로 정형화된 폼 인식 등의 서비스로 활용이 가능합니다.